基于解耦设计的多变量IGPC控制方法的研究与应用

针对多变量工业过程中存在的耦合性、建模困难以及不确定性的控制难点,论文研究了基于解耦设计的多变量隐式广义预测控制。该方法利用加权最小二乘递推方法根据输入输出数据直接辨识系统参数,这样就降低了控制器设计的复杂性;采用分散设计的方式来降低各通道间的关联关系。论文利用基于最小二乘方法,根据输入输出数据来建立被控对象的数学模型,并在此基础上对控制方法进行了仿真分析与试验研究,结果表明该方法具有良好的控制效果。

基于神经网络解耦的换热站IGPC控制策略

针对供热系统中质、量调节回路耦合而导致控制效果不佳的问题,提出一种基于换热站质、量分离调节的神经网络解耦隐式广义预测控制(IGPC)策略。首先结合换热站工艺设计基于IGPC和PID的双入双出控制系统;其次通过时滞递归神经网络对预测模型进行解耦,利用滚动优化和在线校正环节克服质调节通道的时变、时滞影响。仿真结果表明:IGPC解耦控制与常规动态矩阵控制(DMC)和IGPC未解耦控制策略相比,在同等扰动的情况下质调节通道稳定时间最多减少95s,超调量最多减少11.3%。该策略的自适应性和鲁棒性可满足实际热工现场需求,同时为类似工业领域控制系统的研究提供了一定的参考和指导。

基于Elman网络的过热汽温隐式广义预测控制

过热蒸汽温度具有时变、大迟延、大惯性的特点,使用传统的PID控制器很难取得满意的效果。针对这一问题,提出了基于Elman网络的过热汽温隐式广义预测控制系统。采用Elman网络作为被控对象的预测模型,在求解最优控制增量时直接辩识控制器的参数,使得对象的建模方便而且控制系统的在线计算量小。仿真结果表明,此控制系统具有优良的控制性能。

基于Elman网络的过热汽温隐式广义预测控制

过热蒸汽温度具有时变、大迟延、大惯性的特点,使用传统的PID控制器很难取得满意的效果。针对这一问题,提出了基于Elman网络的过热汽温隐式广义预测控制系统。采用Elman网络作为被控对象的预测模型,在求解最优控制增量时直接辩识控制器的参数,使得对象的建模方便而且控制系统的在线计算量小。仿真结果表明,此控制系统具有优良的控制性能。

基于Elman网络的过热汽温隐式广义预测控制

过热蒸汽温度具有时变、大迟延、大惯性的特点,使用传统的PID控制器很难取得满意的效果。针对这一问题,提出了基于Elman网络的过热汽温隐式广义预测控制系统。采用Elman网络作为被控对象的预测模型,在求解最优控制增量时直接辩识控制器的参数,使得对象的建模方便而且控制系统的在线计算量小。仿真结果表明,此控制系统具有优良的控制性能。